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Enregistrement W2982674096

Self-Reward Strategies Associated With Academic Effectiveness

2019· article· en· W2982674096 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAcademic and Historical Perspectives in Psychology
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)PsychologyPlan (archaeology)Social psychologyApplied psychologyMedical educationMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most people have struggled with studying at some point in their lives. A tactic that has been used to alleviate this issue is to reward oneself for studying. MacEwan University students (N = 353) were asked to complete an online survey that included the following questions: (1) To what extent do you reward yourself in some way when you complete a study session? (2) To what extent do you deliberately plan some type of reward following a study session? (3) To what extent do you reward yourself following a study session, but only if you successfully complete the study session as planned? Students’ ratings on these items were correlated with their ratings of whether they also successfully completed their study plans. The results showed that while all the self-reward strategies were significantly correlated with study plan completion, the regression analysis indicated that rewarding oneself only after the study session was successfully completed (contingent self-reward) was most predictive of study plan completion. These results have implications for the kinds of advice offered to students to improve their study behaviour. Limitations of these findings include the correlational nature of the study and the use of self-report measures only.   Faculty Mentor: Russ Powell Department: Psychology (Honours)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,397 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle